Выбирай : Покупай : Используй
0

МФТИ представил сервис для создания офисных ИИ-помощников

Уникальную разработку — сервис создания ассистентов с искусственным интеллектом — представил Исследовательский...

Уникальную разработку — сервис создания ассистентов с искусственным интеллектом — представил Исследовательский центр прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ. Сервис автоматизирует решение рутинных специфических задач для сотрудников компаний, что, по мнению разработчиков, поможет повысить личную продуктивность персонала. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.

В основе разработки лежит платформа для разработки многонавыковых ИИ-ассистентов, разработку которой МФТИ вел несколько лет. Она позволяет создавать не только простых чат-ботов, но и сложных ассистентов с большим количеством навыков. Платформа поддерживает разработку ассистентов с использованием больших языковых моделей, таких как GigaChat от Сбербанка, является масштабируемой, а также может быть развернута как в облачной среде, так и на собственной инфраструктуре.

Сервис же, основанный на данной платформе, позволяет с легкостью создавать ассистентов в визуальной среде, для этого не потребуется знания языков программирования или особенностей проектирования диалоговых систем. Ассистента можно создать, сформулировав задачу на естественном языке. Такие ассистенты позволяют автоматизировать рутинную и повторяющуюся деятельность сотрудников, связанную с работой с большими объемами текстовой информации.

«Например, с помощью сервиса можно создать ассистента, который позволит успешно автоматизировать деловую переписку. Работники часто сталкиваются с чтением больших писем, которые неплохо было бы сократить, выполнить какую-то суммаризацию, выделив важную информацию. Также созданный ассистент может помочь и с написанием писем по тезисам — пользователь формулирует тезисы, на базе которых в деловом стиле развернуто и подробно оформляется письмо. Также ассистент может оптимизировать формулировки, исправить неточности, сгладить недочеты стиля», — сказала Мария Молчанова, исследователь лаборатории нейронных систем и глубокого обучения Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ.

Сервис может работать не только с моделью GigaChat от Сбербанка, но и с другими генеративными моделями, доступными через API. При необходимости работы в контуре компании без доступа к моделям от сторонних провайдеров по сети, например, если компании требуется соблюдать регуляторные ограничения или корпоративные политики, сервис может использовать и большие языковые модели, доступные для развертывания локально на собственных серверных мощностях организации.

Сервис поддерживает создание многонавыковых ассистентов, при этом различные навыки внутри ассистента могут использовать различные языковые модели — например, один навык может использовать модель от Сбера для работы с русскоязычными данными, другой — модели западных провайдеров для работы с европейскими языками, третий — открытую модель, размещенную на оборудовании компании.

«Наша лаборатория традиционно занимается разговорным искусственным интеллектом и решением задач обработки естественного языка. После выхода на рынок известных генеративных сервисов мы получили большое количество запросов от потенциальных клиентов на автоматизацию рутинных задач. Компании (и их сотрудники) хотят автоматизировать процессы обработки юридических документов, упростить обработку запросов на техническую поддержку сотрудников, отвечать на вопросы по внутренним документам компании и так далее. Мы решили предложить сервис для создания ассистентов, чтобы сотрудники компаний сами попробовали решать свои специфические, но все же повторяющиеся задачи», — сказал Александр Попов, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ.

В настоящий момент проект находится в состоянии пилотного запуска и переговоров с потенциальными заказчиками. По результатам общения с заказчиками команда планирует определять приоритеты для добавления востребованного функционала, а также создать модель поддержки и кастомизации. Платформа, на которой основан сервис, является модульной, и поддерживает добавление новых компонентов без существенного изменения архитектуры.

Комментарии